标签：head 22 05 检测 尺度 样本 目标 2021 类别

Multi-Scale Positive Sample Refinement for Few-Shot Object Detection

来源：https://arxiv.org/abs/2007.09384 ECCV2020

简介

• 尺度不变性在一般的有监督的目标检测器中得到广泛研究，对于少样本目标检测（FSOD）的影响特别大，在样本数量有限的情况下，尺度问题更复杂。如下图所示，样本数量少的情况下目标尺度分布会比大量样本的情况下更加发散。
  
• 特征金字塔网络建立多个尺度的特征图来检测不同大小的目标，被认为是一种有效的解决尺度问题的方案。特征金字塔网络确实对于少样本目标检测有一定的好处，但是并不能减少新类数据尺度分布的差异。
• 考虑图片金字塔，对于一张图片建立多个尺度的表示，允许检测器捕获不同尺度的目标，尽管这种方法被期望减小两个尺度分布之间的差异，但是多尺度的输入导致不合适的负样本的出现，这些样本包含正样本的部分区域。对于数据充足的情况下，网络可以抑制这种消除这个问题的影响，但是对于少样本目标检测是非常有害的，因为 FSOD 的语义和尺度分布非常稀疏和偏向的。
• 因此本文提出 Multi-scale Positive Sample Refinement (MPSR) 方法来解决少样本目标检测中目标尺度稀疏分布的挑战。

背景

少样本目标检测的方案- 目标类别分成两个部分：基础类别和新类别

• 目标类别分成两个部分：基础类别和新类别
• 训练过程分成两个阶段：基础训练阶段使用大量的基础类别进行训练；微调阶段使用少量的基础类别和新类别进行训练。k-shot采样策略分为采样k个包含某一类别的图片和采样k个包含某一类别的标记框，本文采用后者。
• 本文采用 Faster RCNN 作为少目标检测的基本框架，主要包括两个重要部分：
  • Region Proposal Network（RPN）
    判断是否包含目标和边框回归，损失函数表示如下
    
    L_Bcls为二值交叉熵损失，L_Preg 为smooth L₁损失
  • Detection Head（RoI）
    判断目标的具体类别和边框回归，损失函数表示如下
    
    L_Kcls为K个类的对数损失。
    整体损失为两者相加。

实验探究

• FPN for Multi_Scale Detection
  通过实验证明FPN对于少样本目标检测是有用的，同时也作为了本文的第二个baseline，但是FPN不能消除新类数据分布稀疏的问题。
• Image Pyramids for Multi-Scale Training
  使用图片金字塔作为数据增强的一种方式，理论上可以解决尺寸分布稀疏的问题，但是对于FSOD来说，会增加不合理负样本的数量。如下图所示，左图红色标注框对于右上的图片是负样本，但对于右下的图片来说是正样本。
  

多尺度正样本增强

多尺度正样本增强分支

根据之前的实验探究，文章采用FPN作为faster rcnn的backbone，同时为了丰富正样本的尺度，独立地抽取出每个目标并将目标变换到不同的尺度，称作目标金字塔。具体来说，通过一个方框来裁剪目标，并将其尺寸变换到 {32²,64²,128²,256²,512²,800²} ，再将图片送入特征金字塔，手工选取相应尺度的特征图送入RPN head 和 detection head做增强。

对于不同尺寸图片生成的特征金字塔，送入 RPN 和 Detection head 进行预测的层是不同的。

• 对于 FPN 生成的多尺度特征图 {P₂,P₃,P₄,P₅,P₆} 分别代表锚框为 {32²,64²,128²,256²,512²} ，对于给定的一个目标，只有一个相应的层被激活，选择方式如上表所示，同时为了模拟预测在中心位置，选择该层的中心的四个特征点来进行目标增强。
• 对于 RoI head，只有 {P₂,P₃,P₄,P₅} 被选择，也只有一个相应的层被激活，选择方式如上表所示，选取的特征图池化到相同的尺寸进行分类预测。

整体框架

如上图所示，整体框架包括Faster RCNN和一个增强分支，两个分支会输出是否包含目标和具体类别的分数，Faste RCNN 的 RPN head 和MPSR分支的损失函数定义如下：

M_obj选择增强的正样本数量。
RoI head 和 MPSR 分支的损失函数定义如下：

M_RoI是 MPSR 中选择的 RoI的数量，在 RPN head 中 M_obj 的大小和 N_obj 的大小很接近，但是 RoI head 中 M_RoI 是比 N_RoI 相对小，所以增加了 λ 参数。

实验

VOC

MS COCO

结论

本文针对少样本目标检测中尺度分布不平衡问题提出了多尺度正样本增强的解决方案，在Faster RCNN的框架下引入一个增强分支，提升了少样本目标检测检测效果，显示了多尺度方法对少样本目标检测的优点。

标签：head,22,05,检测,尺度,样本,目标,2021,类别
来源： https://blog.csdn.net/weixin_40096160/article/details/117154008

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